Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

Aprendizaje Supervisado y no supervisado - ML

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Aprendizaje Supervisado y No Supervisado por Mind Map: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

1. Supervisado

1.1. Clasificación

1.1.1. Se generan diferentes etiquetas a partir de un objeto. Por ejemplo clientes frecuentes u ocasionales.

1.2. Regresión

1.2.1. Nos va ayudar a predecir un valor numérico; es decir, nos ayuda a saber el comportamiento del objeto con anticipación y su expectativa en el futuro. Por ejemplo, conocer el ticket promedio de los clientes ocasionales, con la finalidad de saber su rentabilidad y generar estrategias enfocadas en estos.

2. No Supervisado

2.1. Clustering

2.1.1. Son grupos naturales basados en similitudes. Por ejemplo, segmentar a los clientes de acuerdo al tipo de productos adquiridos o a la frecuencia de compra y estos pueden conformar grupos de compra, como pueden ser los oficios o actividad relacionada con el negocio.

2.2. Grupos de Concurrencia

2.2.1. Se detectan reglas dentro de un conjunto de datos o grupos. Por ejemplo, las "amas de casa" compran una cubeta pintura vinílica color blanco y también un galón de otro tono para dar vida al espacio a redecorar.